NC AI ngày 16/3 công bố kết quả nghiên cứu World Foundation Model (WFM), công nghệ lõi dành cho robot, đồng thời cho biết sẽ tham gia cuộc đua trên thị trường AI vật lý toàn cầu.

Theo công ty, trong lĩnh vực world model vốn đòi hỏi hạ tầng tính toán quy mô lớn, NC AI đã tận dụng năng lực nghiên cứu nội bộ để huấn luyện và kiểm chứng mô hình. Kết quả ở các tác vụ chủ chốt cho thấy WFM đã đạt mức có thể cân nhắc ứng dụng thực tế.

NC AI cho biết phần lớn WFM hiện nay vận hành theo quy trình tạo video trước, sau đó dùng mô hình thị giác - ngôn ngữ (VLM) để suy luận rồi mới chọn hành động. Trong khi đó, mô hình của hãng tạo hành động trực tiếp từ “không gian tiềm ẩn” (latent space) - tức dữ liệu ở giai đoạn trước khi video được sinh ra - qua đó cải thiện đồng thời hiệu quả xử lý và độ chính xác.

Điểm đáng chú ý nhất trong nghiên cứu lần này là hiệu quả sử dụng tài nguyên. NC AI cho biết đã huấn luyện thành công WFM chỉ với 25% tài nguyên bộ xử lý đồ họa (GPU) so với mức thường cần để tinh chỉnh các mô hình SOTA.

Về hiệu năng, mô hình cũng đã tiến gần hơn tới ngưỡng ứng dụng thực tế. Trong bài kiểm thử dự đoán tinh vi trên trình mô phỏng, với 24 tác vụ thao tác robot có độ khó cao nhằm điều khiển các chuyển động phức tạp của cánh tay robot, WFM đạt mức tương đương 70% so với SOTA khi tính trên toàn bộ 24 tác vụ.

Đáng chú ý, khi chọn riêng 18 tác vụ cốt lõi gắn trực tiếp với triển khai tại hiện trường và thương mại hóa, tỷ lệ thành công của mô hình đạt khoảng 80% so với các mô hình hiệu năng hàng đầu như Nvidia Cosmos.

NC AI cũng cho biết sẽ xây dựng pipeline tạo dữ liệu tổng hợp quy mô lớn dựa trên world model nhằm giải quyết bài toán thiếu dữ liệu trong huấn luyện robot. Trước đây, việc thu thập video thực cho các biến số có thể phát sinh - như nhà máy có tuyết rơi, trung tâm logistics vận hành ban đêm trong điều kiện tắt đèn, hoặc tình huống có con người can thiệp bất ngờ - đòi hỏi nhiều thời gian và chi phí.

Theo công ty, trong môi trường WFM của hãng, chỉ cần điều chỉnh prompt là có thể tạo hàng loạt dữ liệu video cho những điều kiện khắc nghiệt như trên.

Từ đó, NC AI dự kiến cung cấp dữ liệu tổng hợp được thiết kế riêng theo từng lĩnh vực, phù hợp với đặc thù sản xuất của Hàn Quốc như cleanroom bán dẫn, quy trình sản xuất thép và các khối kết cấu trong xưởng đóng tàu, nhằm bù đắp phần dữ liệu hiện trường còn thiếu.

CEO NC AI Lee Yeon-su cho biết: “Dựa trên năng lực world model khác biệt của NC AI, chúng tôi sẽ cùng K-Physical AI Alliance xây dựng hệ sinh thái robot chuyên biệt cho các ngành công nghiệp của Hàn Quốc, đồng thời phát triển đây thành năng lực cạnh tranh cốt lõi để dẫn dắt thị trường AI vật lý toàn cầu.”